【代码分享】一种异常值检测方法、原理 （基于箱线图）

先介绍使用到的方法原理，也就是一种异常检测的方法。

首先要先了解箱线图。

箱线图

箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。 ——MBAlib 箱线图

先看一下什么是箱线图，下面这个是常见的箱线图样子。



具体含义如下，首先计算出第一四分位数（Q1）、中位数、第三四分位数（Q3）。

中位数我们都知道，就是将一组数字按从小到大的顺序排序后，处于中间位置（也就是50%位置）的数字。

同理，第一四分位数、第三四分位数是按从小到大的顺序排序后，处于25%、75%的数字。

令 IQR=Q3−Q1 ，那么 Q3+1.5(IQR) 和 Q1−1.5(IQR) 之间的值就是可接受范围内的数值，这两个值之外的数认为是异常值。

在Q3＋1.5IQR（四分位距）和Q1-1.5IQR处画两条与中位线一样的线段，这两条线段为异常值截断点，称其为内限；在Q3＋3IQR和Q1－3IQR处画两条线段，称其为外限。

处于内限以外位置的点表示的数据都是异常值，其中在内限与外限之间的异常值为温和的异常值（mild outliers），在外限以外的为极端的异常值(li)的异常值extreme outliers。这种异常值的检测方法叫做Tukey’s method。

从矩形盒两端边向外各画一条线段直到不是异常值的最远点 表示该批数据正常值的分布区间点，示该批数据正常值的分布区间。

一般用“〇”标出温和的异常值，用“＊”标出极端的异常值。

python 代码分享

这段检测异常值的代码是从kaggle上看到的，很简单也很有用。

代码原地址：https://www.kaggle.com/yassineghouzam/titanic-top-4-with-ensemble-modeling/notebook

通过上面对箱线图的介绍，相信同时也清楚了异常值检测的方法。

假设我们现在已经有了一份pandas.DataFrame读取后的数据df，其中需要进行检测的列保存在features列表中，每个样本能忍受的最大异常值数量为n。

# Outlier detection
import pandas as pd
import numpy as np
from collections import Counter

def detect_outliers(df,n,features):

outlier_indices = []

# iterate over features(columns)
for col in features:
# 1st quartile (25%)
Q1 = np.percentile(df[col], 25)
# 3rd quartile (75%)
Q3 = np.percentile(df[col],75)
# Interquartile range (IQR)
IQR = Q3 - Q1

# outlier step
outlier_step = 1.5 * IQR

# Determine a list of indices of outliers for feature col
outlier_list_col = df[(df[col] < Q1 - outlier_step) | (df[col] > Q3 + outlier_step )].index

# append the found outlier indices for col to the list of outlier indices
outlier_indices.extend(outlier_list_col)

# select observations containing more than 2 outliers
outlier_indices = Counter(outlier_indices)
multiple_outliers = list( k for k, v in outlier_indices.items() if v > n )

return multiple_outliers

# detect outliers from "Col1","Col2","Col3","Col4"
df = pd.read_csv("data.csv")
Outliers_to_drop = detect_outliers(df,2,["Col1","Col2","Col3","Col4"])
# Drop outliers
df = df.drop(Outliers_to_drop, axis = 0).reset_index(drop=True)